时间序列季节调整技术比较研究

来源 :哈尔滨商业大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lcm2005
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时间序列中有大量的具有季节性的数据,为去除数据中的季节性因素,更好的反应经济变化,比较目前流行的去季节性方法 X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS,虽然两种方法都是建模、季节调整和诊断的过程,但是在很多细节方面侧重点不同,以苏宁电器2005~2017年12年的季度销售量数据做实证研究,结果显示两种方法处理的苏宁电器销售量数据变化趋势基本相同,但是观察差分后和差分前的图像都会发现TRAMO/SEATS季节调整两端的值缺失比较严重,表现为两头的数据变化较大,中间较小,而X-12-ARIMA季节调整后的
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